class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)
时间: 2023-06-10 12:06:06 浏览: 97
这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类,用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法:
- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`:初始化函数,参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性,例如 `inference` 表示是否为预测模式,`max_seq_len` 表示最大序列长度,`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`:加载数据集的方法,返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据,每个元素都是一个长度为 3 的列表,分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`:返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`:根据索引返回一个样本,返回的是一个字典类型,包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。
该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。
相关问题
TrainLoop中resume_checkpoint一般怎么设置举个例子
在 TrainLoop 中,`resume_checkpoint` 用于从已保存的模型检查点中恢复训练。下面是一个使用 `resume_checkpoint` 的示例:
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
from transformers.optimization import AdamW
from transformers.trainer import Trainer, TrainingArguments
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, tokenizer, data_path):
self.tokenizer = tokenizer
self.examples = []
with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
line = line.strip()
if len(line) > 0:
self.examples.append(line)
def __len__(self):
return len(self.examples)
def __getitem__(self, idx):
return self.tokenizer.encode(self.examples[idx], add_special_tokens=True)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
train_dataset = MyDataset(tokenizer, "train.txt")
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./checkpoints",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
save_steps=1000,
save_total_limit=2,
fp16=True,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=lambda data: {"input_ids": torch.stack(data)},
optimizer=optimizer,
)
trainer.train()
```
以上代码将使用 GPT-2 模型来训练一个文本生成器。训练开始后,训练过程中每隔 1000 步就会保存一次模型检查点。假设在训练过程中需要停止,然后再次从检查点恢复训练,可以使用以下代码:
```python
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=lambda data: {"input_ids": torch.stack(data)},
optimizer=optimizer,
resume_from_checkpoint="./checkpoints/checkpoint-1000",
)
trainer.train()
```
以上代码中,`resume_from_checkpoint` 设置为 `./checkpoints/checkpoint-1000`,表示从保存的第 1000 步检查点处恢复训练。注意,`resume_from_checkpoint` 的值应该是一个存在的检查点路径。
AttributeError: 'Seq2SeqTrainer' object has no attribute 'is_deepspeed_enabled'
这个错误通常是由于使用了深度学习框架Hugging Face的Seq2SeqTrainer类的一个属性,但是没有正确地配置深度学习框架的深度学习加速库Deepspeed。解决这个问题的方法是在代码中添加一些必要的配置,以确保Deepspeed正确地启用。以下是一些可能有用的步骤:
1. 确保你已经安装了Deepspeed库,并且版本与你的深度学习框架版本兼容。
2. 在你的代码中添加以下导入语句:
```python
from transformers import DeepspeedConfig, set_seed
```
3. 在你的代码中添加以下配置:
```python
deepspeed_config = DeepspeedConfig()
deepspeed_config["deepspeed"] = {
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu"
}
}
}
trainer = Seq2SeqTrainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=data_collator,
tokenizer=tokenizer,
deepspeed=deepspeed_config
)
```
这些配置将确保Deepspeed正确地启用,并且你的代码应该能够正常运行。